傳統研究與 AI 研究：如何建立研究級可信度
強化處理能力可加快工作流程，但可追溯證據不可或缺。
在每個步驟建立研究級可信度
AI 輔助研究可以加速發現與綜整，但可靠性取決於系統輸出所依據的內容。Elsevier 的方法將可信內容與資料結合來源標註、透明度、領域專業知識、人工監督和負責任的 AI 治理，支援研究級成果。
實務中真正重要的差異
AI 可以改變研究的速度和規模。傳統研究對於深入驗證與解讀仍不可或缺。關鍵在於讓工作流程與治理、證據和專家判斷保持一致。
面向 | 傳統研究 | AI 輔助研究（以可信證據為基礎） |
|---|---|---|
速度和規模 | 週期較慢，受限於人工搜尋與審閱能力 | 加快發現與草擬，支援在大型語料庫中探索 |
證據和可追溯性 | 在方法與基礎資料均有記錄時，可具備穩健性 | 當證據經過策展，且輸出可標註來源並追溯至原始來源時，可達研究級要求 |
專家判斷 | 貫穿分析與解讀全程 | 貫穿審閱、解讀與決策全程——專家依具體情境驗證輸出 |
治理和風險 | 需要倫理、記錄與偏誤意識 | 需要針對來源標註、隱私與智慧財產權保護、透明度和持續評估建立治理，以管理品質與風險 |
AI 在哪些方面明確有助益？
AI 輔助工作流程可透過以下方式支援研究人員、臨床醫師、教育工作者與機構：
1. 加速發現與綜整
減少尋找與審閱相關文獻所需時間
產生初步摘要，支援專家審閱
2. 以更大規模拓展探索範圍
找出跨主題與跨學科的相關研究
更早呈現模式與關聯
3. 在內容受到治理時，支援以證據為基礎的回答
包含標明來源且可引用的資料來源
透過可追溯至原始出版品的連結，讓驗證更容易
傳統研究在哪些方面仍不可或缺？
即使有 AI 支援，傳統嚴謹性在以下方面仍然關鍵：
方法設計、驗證與記錄
研究發現的最終解讀及實務適用性
依據原始文獻與專家標準驗證主張
評估邊緣案例、不確定性與外部效度
為實現研究級成果，治理必須支援哪些面向
要實現可信賴的 AI 輔助研究，治理需要涵蓋以下面向：
證據可追溯性：使用者應能驗證來源與脈絡
來源標註與透明度：輸出應連結至原始出版品，並說明限制
隱私與智慧財產權保護：資料使用必須受到控管並符合法規要求
持續評估：應持續評估效能、準確性、完整性與潛在風險
人工監督：決策必須始終以專家判斷為基礎
實務範例：協助您思考下一步
範例 1：文獻回顧
傳統研究 | AI 輔助研究 |
|---|---|
透過定向搜尋、篩選與結構化綜整來建立回顧 | 加速發現與摘要生成，再使用可引用來源與完整脈絡驗證研究發現 |
範例 2：檢查臨床證據
傳統研究 | AI 輔助研究 |
|---|---|
人工查閱指引、回顧與原始研究 | 透過來源標註更快擷取相關證據，再運用臨床判斷評估適用性 |
範例 3：規劃研究
傳統研究 | AI 輔助研究 |
|---|---|
根據既有研究與專家知識定義假設 | 更早找出相鄰研究與證據缺口，再由領域專家確認可行性 |